【摘 要】
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无线传感网络在能耗量化传导过程中具有随机分布性,导致网络节点的室内定位精度不高,为了提高网络的室内定位准确性,提出基于机器学习的无线传感网络室内定位方法.构建无线传
【基金项目】
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2018年安徽省教育厅自然科学重点项目(基于机器学习的无线传感网络室内定位方法及应用研究)(KJ2018A0602);2018年度安徽三联学院计算机网络技术重点实验室专项研究项目成果《基于网络行为分析的网络管理系统设计与研究》(PTZD20180003);2017年度安徽三联学院服务机器人协同创新中心专项研究项目成果《复杂环境下城市智能交通系统空车位导引关机技术研究》(ZJQR17002)
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无线传感网络在能耗量化传导过程中具有随机分布性,导致网络节点的室内定位精度不高,为了提高网络的室内定位准确性,提出基于机器学习的无线传感网络室内定位方法.构建无线传感网络室内定位的节点优化部署模型,采用能量负载均衡控制方法进行无线传感网络的路由探测协议设计,建立无线传感网络节点传输的链路均衡配置模型,采用机器学习算法进行无线传感网络室内定位过程中的自适应寻优,提取无线传感网络节点输出信号的能谱特征量,根据能谱的聚类属性进行无线传感网络室内定位优化.仿真结果表明,采用该方法进行无线传感网络室内定位的精度较高
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